IT驅動下商業模式創新風險評價方法——以Online to Offline模式為例

韓 菁

（陜西師范大學 國際商學院，西安 710062）

1 研究背景

隨著信息技術（information technology，IT）的發展，企業間的競爭已不是產品間的競爭，而是商業模式間的競爭［1］，企業創新呈現出由產品創新和工藝創新轉向商業模式創新的發展趨勢［2］。在移動互聯網為背景下的商業模式創新過程中，Online to Offline模式（即O2O 模式）將線上營銷與線下交易的商業模式進行了很好的融合，使得傳統服務行業與移動互聯網發生聯系，新技術經濟范式正影響著傳統商業模式的變革。Pateli和Giaglis指出，在每個商業模式創新過程中，企業都會面臨來自于不同方面的各種風險，尤其在信息和通信技術的影響下，目前許多商業模式受到質疑，企業正面臨著商業模式創新帶來的挑戰［3］。傳統行業采取O2O 模式意味著要“雙線”作戰，能否有效地識別商業模式創新的風險對其經營成敗有著至關重要的影響。如何識別、評價商業模式創新的風險已成為重要的評價與決策問題，研究該問題對于企業獲得競爭優勢具有重要意義。

Timmers最先對商業模式進行了系統性定義［4］。之后，有關商業模式創新風險的研究主要分為兩類。一類是針對靜態的商業模式創新的體系結構、驅動要素等進行分析。例如：Doganova 和Eyquem-Renaultb探索了商業模式創新體系結構面臨的風 險［5］；Johnson、Christensen 和Kagermann提出通過分析商業模式組成要素來評價商業模式創新風險［6］；Lindgardt、Reeves和Stalk 等在此基 礎上對商業模式創新風險的子要素進行了重點分析［7］。一類是針對動態的商業模式創新的實施過程進行評價。例如：Magretta整合了商業模式和價值鏈理論，對價值鏈中的制造和銷售過程進行了測評［8］；Suh和Han提出了一種基于年度損失預期計算的商業模式風險分析方法［9］。需要指出的是，已有研究多從宏觀層面對商業模式創新風險進行解釋和分析，研究風險測評的定量分析方法的文獻還不多見。

本文以IT 驅動下商業模式創新的風險為研究對象，對商業模式創新風險的測評方法進行深入剖析。同時，考慮到現實中決策者對商業模式創新風險的評價結果可能是高、低、好、差等，此時很難用精確的數值描述所涉及效率矩陣中的元素，而用語言評價信息則更為方便、合適［10］。鑒于此，本文分析商業模式創新過程中的風險要素并構架相應的指標體系，依據專家對商業模式創新風險要素給出的語言評價信息，使用二元語義信息處理方法對商業模式創新風險進行評價，從而為商業模式創新活動提供重要的決策支持，并為企業決策者進行商業模式創新風險分析提供了一種思路和方法。

2 IT驅動下商業模式創新的風險要素分析

商業模式創新風險是企業在商業模式創新變革過程中可能面臨的各種風險，主要包括技術風險、運營風險、市場風險、法律風險和政策風險。商業模式創新風險要素指標體系的構建過程如下：首先，整理和分析關于商業模式創新的相關研究文獻［3-9，11-13］，分別提取出與技術、運營、市場、法律和政策等維度相關的風險要素，形成備選風險要素指標集合；然后，運用專家調查法，對備選風險要素指標進行評價；最后，通過對評分進行統計分析，并結合專家的建議，確定IT 驅動下商業模式創新的風險要素識別體系。

通過對已有文獻中的相關風險要素進行篩選，得到技術維度的風險要素為“數據安全”“技術創新水平”“技術選擇水平”和“系統安全與穩定性”［3，5-7］，運營維度的風險要素為“員工滿意度”“新產品開發周期”“資金周轉率”“合作伙伴水平”“顧客保有水平”和“顧客參與”［6-7，12-13］，市場維度的風險要素主要為“產品/服務價格”［8-9］，法律維度的風險要素為“知識產權保護”和“隱私保護”［8，11］，政策維度的風險要素是“政策監管”［6，12］。

為了檢驗并修正預選的商業模式創新風險要素指標體系，本文對來自移動通信服務業的移動通信運營商、互聯網運營商、內容提供商、服務提供商和技術提供商5家企業的12位專家進行了問卷調查。選擇移動通信服務業作為本研究的行業背景，主要是因為移動通信服務業是一個受IT 驅動的服務行業，提供包括移動互聯網、無線通信、終端線上與線下應用等多種服務，更需要考慮IT 驅動下商業模式創新的風險。首先，對每位專家發放商業模式創新風險要素列表的調查問卷；然后，專家針對列表中的要素進行評分，即針對要素的重要程度按照1～10分（1分為完全不重要、10分為非常重要）的評分標準進行打分，假設12 位專家的重要程度是相同的。

進一步，對專家給出的評分進行統計分析。針對調查結果，計算12位專家對每個指標的評分的平均值及標準差（平均值≥7.5、標準差＜2），統計檢驗結果如表1所示。其中，有2個指標沒有通過信度檢驗，其余12個指標的信度較好。綜上，IT 驅動下商業模式創新的風險要素識別體系如表2所示。

表1 IT驅動下商業模式創新風險要素指標體系統計檢驗結果

表2 IT驅動下商業模式創新風險要素指標體系

本文考慮解決的問題是：按照上述商業模式創新風險要素指標體系，依據專家針對各創新風險指標給出的語言評價信息以及專家針對指標權重給出的語言評價信息，給出相應的決策分析方法，以實現對商業模式創新風險的定量識別評價。

3 商業模式創新風險評價方法

基于已構建的IT 驅動下商業模式創新風險要素指標體系，本文首先描述商業模式創新風險要素評價問題，然后給出商業模式創新風險要素評價方法的原理和運用步驟。

3.1 問題描述

在商業模式創新風險評價問題中，假設待評價的商業模式創新方案集F=｛F1，F2，…，Fn｝，其中Fp為第p（p=1，2，…，n）個商業模式創新方案。商業模式創新風險要素評價指標集C=｛C1，C2，…，Cg｝，其中Cq表示第q（q=1，2，…，g）個評價指標。不失一般性，本文假設考慮的屬性都為效益型屬性，將成本型屬性轉化為效益型屬性［14］。設語言評價集L=｛l0，l1，…，lT｝，li∈L是第i（i=0，1，…，T）個語言短語。L是一個預先定義好的、由奇數個元素構成的有序集合。本文考慮的集合L是一個由5個元素（即語言短語）構成的集合，即L=｛l0=VP（非常低/非常差/非常不滿意），l1=P（差/低/不滿意），l2=M（中等/一般/一般），l3=G（好/高/滿意），l4=VG（非常好/非常高/非常滿意）｝。這里考慮使用集合L中的語言短語描述商業模式創新風險水平。參與商業模式創新風險評價的專家集合E=｛E1，E2，…，Em｝（m≥2），其中Ek表示第k（k=1，2，…，m）個專家；專家的權重向量V=（v1，v2，…，vm）T，其中vk（k=1，2，…，m）表示第k個專家的重要程度；專家Ek針對指標集C給出語言形式的權重向量，即Wk=（wk1，wk2，…，wkg）T，其中wkq是專家Ek從語言評價集L中選擇的、描述指標Cq的重要程度的一個元素；專家從語言短語集合L中選擇一個語言短語描述在指標Cq對擬評企業Fp的語言評價信息；記專家給出的語言形式的評價矩陣L′=［lkq］m×g，其中lkq為專家Ek從預先定義好的語言評價集L中選擇的、作為指標Cq的評價值的一個元素。

3.2 方法原理與步驟

在商業模式創新風險評價過程中，針對多個指標的創新風險水平評價結果可能是高、低、滿意或不滿意等，因此語言信息最適合表達專家對企業商業模式創新風險的評價。首先，根據文獻［15-16］，通過下面的轉換函數θ可將語言短語li轉化為二元語義形式：

設實數β表示語言短語集結運算的結果，β∈［0，T］，則稱（li，αi）是與β相應的二元語義形式，可由如下函數Δ得到：

其中：round表示“四舍五入”取整運算；li為L中第i個元素；αi為符號轉移值，表示li與信息β的偏差。反之，若（li，αi）是一個二 元語義，ai∈［-0.5，0.5），則存在一個逆函數Δ-1，可將二元語義（li，αi）轉化為相應的數值β∈［0，T］，即

假設（li，αi）和（lj，αj）為任意兩個二元語義，則它們具有下列性質：

第一，有序性。具體而言，當i＜j時，有（li，αi）″＜″（lj，αj）或（lj，αj）″＞″（li，αi）。這里的符號″＜″和″＞″分別表示“劣于”和“優于”；當i=j時，有：若αi=αj，則（li，αi）″=″（lj，αj），這里符號″=″表示“等于”；若αi＜αj，則（li，αi）″＜″（lj，αj）；若αi＞αj，則（li，αi）″＞″（lj，αj）。

第二，存在逆 運算算 子“neg”。neg（li，αi）=Δ［T-Δ-1（li，αi）］，這里T+1表示集合L中元素的個數。

第三，極大化運算。當（li，αi）″≥″（lj，αj）時，有max（（li，αi），（lj，αj））=（li，αi）。

第四，極小化運算。當（li，αi）″≥″（lj，αj）時，有min（（li，αi），（lj，αj））=（lj，αj）。

設（l1，α1），（l2，α2），…，（lm，αm）是一組要被集結的m個二元語義，則可將二元語義算數平均算子表示為：

綜上，基于語言評價信息的商業模式創新風險評價的具體步驟見步驟1～步驟4。

步驟1：依據式（1）和式（2），將專家權重vk、指標權重wkq、針對指標的語言評價信息lkq均轉化為二元語義形式的評價信息（vk，0）、（wkq，0）和（lkq，0）。這樣針對商業模式創新風險的評價矩陣L′=［lkq］m×g就被轉化為二元語義形式的評價矩陣其中

步驟2：將專家給出的、針對創新風險要素指標的評價信息進行綜合。具體而言，將專家權重信息（vk，0）和專家給出的針對指標的語言評價信息（lkq，0）進行綜合，得到專家群體的指標評價值（lq，αq），計算方法見式（6）：

步驟3：將專家給出的、針對指標權重的信息進行綜合。具體而言，將專家權重信息（vk，0）和專家針對指標權重的信息（wkq，0）進行綜合，得到指標權重向量計算方法見式（7）：

步驟4：將專家群體的指標評價值（lq，αq）和指標權重向量相集結，得到專家針對商業模式創新風險的綜合評價值，即

根據遵循上述步驟計算得到的商業模式創新風險綜合評價結果，可定量地識別和分析企業的商業模式創新風險，進而有針對性地實施改進措施以防范風險。

4 實例分析

在移動互聯網時代，O2O 模式已備受風險投資商關注。本文以S 省移動運營商與上海YM 公司的O2O 運營合作為例，驗證本文提出的商業模式創新風險評價方法。S省移動運營商與上海YM 公司針對手機二維碼支付憑證進行了O2O 運營合作，已成功幫助S省的麥當勞、Shell石油、華潤萬家等企業的商品"穿上二維碼的外衣"，實現了"線上營銷、線下交易"的商業模式創新。上海YM 公司擬針對S省分別來自娛樂、健身、醫療和餐飲4個行業的4家企業的服務產品進行評估并建立線上營銷方案和線下支付平臺。在創新型項目風險投資選擇的過程中，為了實現投資的合理性并進行快速的價值創造，上海YM 公司邀請了來自移動通信運營商、互聯網運營商、技術平臺提供商、科研院所等不同單位的信息工程師、市場總監、數據分析人員、專家和學者共5人組成專家小組，針對4類（娛樂、健身、醫療、餐飲）企業的商業模式創新方案（F1，F2，F3，F4）的風險進行評價，為其投入資金、設備、技術和服務等提供決策支持。這里考慮使用3.1節中給出的語言短語集合。設專家小組的5名專家為E1，E2，E3，E4，E5，專家的權重向量V=（M，M，G，VG，G）T。根據表2所示的商業模式創新風險要素指標體系（C1，C2，…，C12），5 名專家分別給出了商業模式創新風險要素指標權重向量（見表3），以及專家對各指標的語言評價信息（見表4～表7）。

表3 5位專家給出的商業模式創新風險要素指標權重

表4 專家對商業模式創新方案F1的風險要素的評價信息

表5 專家對商業模式創新方案F2的風險要素的評價信息

表6 專家對商業模式創新方案F3的風險要素的評價信息

表7 專家對商業模式創新方案F4的風險要素的評價信息

步驟1：依據式（1）和式（2），將專家權重向量V=（M，M，G，VG，G）T、專家給出的指標權重（見表2）以及表4～表7中專家對指標的語言評價信息均轉化成為二元語義的形式。

步驟2：依據式（6），將專家權重信息和專家對指標的語言評價信息進行綜合，得到專家群體指標評價值，如表8所示。

表8 專家群體的指標評價值

步驟3：依據式（7），將專家權重信息與專家對指標的權重信息進行綜合，得到專家群體的指標權重向量

步驟4：依據式（8），將專家群體的指標評價值和指標權重向量相集結，得到專家對4個商業模式創新方案的風險綜合評價值，分別為（G，-0.27）、（G，-0.29）、（G，0.05）和（M，-0.01），據此可知F3＞F1＞F2＞F4。方案F3在各個維度下的整體表現較好，應優先選擇該商業模式下的投資方案。

為了進一步分析每個商業模式創新方案的風險情況，依據式（8）分別計算各方案在不同維度下的風險表現，如圖1所示。從圖1可以直觀地發現，不同商業模式創新方案的風存在差異。以優先選擇的商業模式創新方案F3為例，該方案在市場風險維度下的表現最好，而在法律風險維度、政策風險維度方面相對比較薄弱。在選擇方案F3的情況下，為了更好地提升創新風險管理能力和水平，企業可以在保持市場競爭優勢的前提下對其他方面進行有針對性的改進和提升，如進一步加強隱私保護以提升顧客滿意度、進一步完善有關管理制度以降低政策風險等。

圖1 F1、F2、F3和F4在5個風險維度下的表現

5 結論

本文從企業實現商業模式創新的可能性入手，通過分析商業模式創新的驅動要素，從技術、運營、市場、法律和政策等維度建立了商業模式創新風險要素指標體系，可從定性和定量兩個方面對商業模式創新風險進行全面評價。企業風險投資實例分析結果表明，本文提出的IT 驅動下商業模式創新風險評價方法具有合理性和可行性，可較準確和直觀地識別商業模式創新風險，能幫助企業實施商業模式創新。需要指出的是，商業模式創新風險評價過程中可能存在評價指標之間相互關聯、互不獨立的情形，如何解決指標之間關聯的問題，未來商業模式創新風險研究也應給予關注。

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